เข้าร่วมฟังถ่ายทอดสดสุนทรพจน์
Amazon SageMaker
สำรวจแพลตฟอร์ม AWS ผลิตภัณฑ์และความสามารถของระบบคลาวด์
ใช้ Amazon EC2, S3 และอื่นๆ อีกมากมาย ฟรีหนึ่งปีเต็ม
เริ่มต้นใช้งานศูนย์ทรัพยากร
Formula One Group กำลังเคลื่อนย้ายโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่จากศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรมาที่ AWS และกำหนดมาตรฐานตามบริการ Machine Learning รวมถึง Amazon SageMaker
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Formula 1 กำลังฝึกอบรมโมเดล Deep Learning เพื่อคาดการณ์การแข่งและช่วยให้ทีมสามารถปรับปรุงการตัดสินใจในระหว่างการแข่งได้อย่างเหมาะสม โมเดลเหล่านี้สามารถคาดการณ์ได้ว่าเมื่อใดทีมควรนำรถเข้าพิต ระบุเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการเปลี่ยนยาง และประเมินประสิทธิภาพของนักขับ
Formula 1 จึงใช้บริการสตรีมข้อมูล การวิเคราะห์ และสื่อของ AWS เพื่อให้แฟนๆ กว่า 500 ล้านคนได้รับรู้ถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตัดสินใจของนักขับและประสิทธิภาพของตัวรถ
เพราะ Formula 1 สามารถรันปริมาณงานในการประมวลผลประสิทธิภาพสูงในสภาพแวดล้อมที่ปรับขนาดได้บน AWS องค์กรจึงสามารถพัฒนานวัตกรรมสำหรับประสบการณ์การแข่งรถ Formula 1 การออกแบบรถยนต์ และอื่นๆ ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความจุ
Intuit พึ่งพาทุกสิ่งใน AWS และใช้บริการของ AWS อันหลากหลายเพื่อมอบความยืดหยุ่นในการจัดการกับรูปแบบปริมาณการใช้งานตามฤดูกาลที่สูง ตั้งแต่ปี 2013 Intuit ได้ย้ายโครงสร้างพื้นฐาน แอปพลิเคชัน ข้อมูล และความสามารถเกี่ยวกับ Machine Learning ไปยัง AWS
Intuit ศึกษา Machine Learning ในขณะพยายามทำให้งานที่ยากลำบาก เช่น การจัดเก็บภาษี เป็นเรื่องง่ายและน่ารื่นรมย์สำหรับลูกค้า
การใช้ Amazon SageMaker ได้ช่วยให้ Intuit สามารถลดต้นทุนและเวลาที่ใช้ในการปรับใช้โมเดล Machine Learning Data Scientist สามารถสร้างโมเดลและปรับขนาดขยายออกไปยังเซิร์ฟเวอร์จำนวนมาก และจากที่เคยใช้เวลาถึงหกเดือน ปัจจุบันก็ใช้เวลาเพียงหนึ่งสัปดาห์เท่านั้น
ด้วยการเพิ่มขีดความสามารถให้กับ Data Scientist ทาง Intuit ยังคงพัฒนาและปรับปรุงผลิตภัณฑ์เพื่อตอบสนองภารกิจของบริษัท ซึ่งก็คือ การขับเคลื่อนไปสู่ความสำเร็จมั่งคั่งให้กับลูกค้าทั่วโลก
MLB ได้เก็บรวบรวมข้อมูลเชิงสถิติเกี่ยวกับผู้เล่นและสโมสรของตนมาเป็นเวลาหลายทศวรรษ และในปี 2015 MLB ก็เริ่มใช้ AWS ในการเก็บรวบรวมและเผยแพร่สถิติวันแข่งขันเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของแฟนๆ ให้ดีขึ้น
เมื่อใช้ Amazon Sagemaker แล้ว Developer และ Data Scientist ของ MLB ก็สามารถสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล Machine Learning ตามต้องการได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ MLB ลดขั้นตอนที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองและใช้เวลามากซึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดเก็บบันทึกและสถิติ เช่น การจัดเก็บคะแนน การบันทึกโน้ตการแข่งขัน และการจำแนกพิทช์
MLB วางแผนที่จะประสานงานกับ Amazon ML Solutions Lab ในการปรับปรุง Statcast ต่อไปซึ่งเป็นเทคโนโลยีติดตามข้อมูลที่วิเคราะห์ประสิทธิภาพของผู้เล่น รวมถึงการทดสอบความถูกต้องแม่นยำของการคาดเดาพิทช์และการสร้างประสบการณ์ที่ปรับให้เหมาะกับผู้ชมแต่ละคน
MLB จะสร้างนวัตกรรมต่อไปโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ องค์กรวางแผนที่จะใช้ Amazon Comprehend ในการสร้างโมเดลภาษาที่สามารถสร้างสคริปต์สำหรับการแข่งขันแบบถ่ายทอดสดที่จำลองผู้ประกาศที่มีชื่อเสียง
Matson สร้างแอปพลิเคชันมือถือที่ทำงานได้ดีเยี่ยมสำหรับตู้คอนเทนเนอร์ทั่วโลกซึ่งทำให้ลูกค้าสามารถติดตามการขนส่งสินค้าแบบเรียลไทม์ คุณสมบัติที่เป็นประโยชน์อื่นๆ ในแอปพลิเคชัน ได้แก่ การค้นหาตารางเดินเรือเชิงโต้ตอบ การค้นหาแผนที่ท่าเรือตามตำแหน่ง และฟีดกล้องแบบไลฟ์เกต
อุปกรณ์มือถือทั้งหมดเข้าถึง AWS ผ่านทาง Amazon API Gateway ซึ่งทำให้มีปลายทางที่กำหนดสถานที่ตั้ง Edge พร้อมใช้งานสำหรับเข้าถึงทรัพยากรภายใน Virtual Private Cloud ที่มีอยู่ของ Matson
ฟังก์ชันของ AWS Lambda ออกแบบมาให้ใช้รูปแบบไมโครเซอร์วิสและเป็นไปตามแบบในบริบททางธุรกิจทางทะเลเป็นหลัก เช่น ติดตามการขนส่งและตารางเดินเรือ
Amazon DynamoDB จัดการกำหนดค่ารวมถึงการกำหนดค่าคำติชมของผู้ใช้และการแจ้งเตือนคำติชมของผู้ใช้ที่ส่งมาจากอุปกรณ์มือถือ DynamoDB Streams จะทำการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ไปยังทีมบริการลูกค้าของ Matson
ลูกค้าของ Matson เชื่อมั่นในข้อมูลการติดตามตู้คอนเทนเนอร์และสถานะเรือที่แม่นยำและล่าสุด จะสามารถเฝ้าติดตามและแจ้งเตือนเกี่ยวกับเหตุการณ์ของระบบได้โดยใช้ Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda และ CloudWatch Logs
ขณะนี้ Matson สามารถเสนอแอปพลิเคชันไร้เซิร์ฟเวอร์แบบครบวงจรให้แก่ลูกค้าเพื่อช่วยติดตามการขนส่งและไม่มีโครงสร้างพื้นฐานให้ต้องดูแลรักษา
รุ่น Roomba 900 เสร็จสิ้นภารกิจการทำความสะอาดภายในบ้านและกลับไปที่แท่นชาร์จเพื่อชาร์จไฟ
iRobot ประมวลผลแผนผังบ้าน คำนวณเนื้อที่ทั้งหมดที่ทำความสะอาดแล้วและรหัสสถานะสำหรับภารกิจการทำความสะอาด และเผยแพร่ข้อมูลเมตาไปที่ AWS IoT
iRobot ใช้กฎ AWS IoT เพื่อใส่ข้อความลงใน Amazon Kinesis iRobot สามารถประมวลผลข้อมูลภารกิจการทำความสะอาดจาก Kinesis ได้ Kinesis ช่วยให้หลายทีมได้รับการสตรีมข้อมูล
AWS Lambda ได้รับเมตาดาต้าของภารกิจการทำความสะอาดและวิเคราะห์รูปแบบไปยัง Amazon DynamoDB Amazon Kinesis นำข้อมูลภารกิจรวมเข้าไว้ด้วยกันและจัดเก็บข้อมูลไว้ใน Amazon S3 ใช้ Amazon S3 เป็น Data Lake ของ iRobot สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งข้อมูลข้อความทั้งหมดจะถูกบีบอัดและจัดเก็บไว้ เมื่อข้อมูลอยู่ใน Amazon S3 iRobot จะใช้ชุดเครื่องมือการวิเคราะห์ AWS Amazon Athena ช่วยให้ iRobot สำรวจและค้นพบรูปแบบในข้อมูลได้โดยไม่ต้องรันประมวลผลทรัพยากรตลอดเวลา
ภารกิจการทำความสะอาดถูกจัดเก็บไว้ใน Amazon DynamoDB และเชื่อมโยงกับหุ่นยนต์และผู้บริโภคที่เฉพาะเจาะจง
ผู้บริโภคได้รับการแจ้งเตือนที่แจ้งให้ทราบถึงภารกิจทำความสะอาดด้วยรุ่น Roomba 900 ที่ประสบความสำเร็จ
องค์กรด้าน IT ของ BP จัดการแอปพลิเคชัน SAP ที่ใช้โดยพนักงานหลายพันคนทั่วโลกสำหรับซัพพลายเชน การจัดหา การเงิน และอื่นๆ
เพื่อปรับปรุงความเร็วและเพิ่มความคล่องตัวด้านต้นทุน BP ได้ใช้ Amazon EC2 เพื่อย้ายแอปสำหรับธุรกิจหลักเหล่านี้ไปยังระบบคลาวด์ นอกจากนี้ ทีมยังสร้าง EC2 X1 instance เพื่อเพิ่มขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
ทีมงานสามารถตั้งระบบตามความต้องการได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงแทนที่จะเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือน BP ได้รับประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมเพิ่มขึ้น ซึงรวมถึงการปรับปรุงความเร็ว 40 เปอร์เซ็นต์สำหรับระบบ ERP ของผลิตภัณฑ์หล่อลื่น
ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของการย้ายระบบคลาวด์ BP กำหนดมาตรฐานความปลอดภัยโดยใช้ AWS Config, AWS Identity and Access Management (IAM), Amazon CloudWatch และ AWS Trusted Advisor มาตรฐานใหม่เหล่านี้ช่วยให้ BP พัฒนากรอบงานความปลอดภัยสำหรับการดำเนินงานด้าน IT ของตนได้
สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก
เวอร์จิเนียเหนือ (6) โอไฮโอ (3)
สหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันตก
แคลิฟอร์เนียเหนือ (3), ออริกอน (3)
เอเชียแปซิฟิก
มุมไบ (2), โซล (2), สิงคโปร์ (3), ซิดนีย์ (3), โตเกียว (4), พื้นที่โอซากา (1)
แคนาดา
ตอนกลาง (2)
จีน
ปักกิ่ง (3) หนิงเซี่ย (2)
ยุโรป
แฟรงเฟิร์ต (3), ไอร์แลนด์ (3), ลอนดอน (3), ปารีส (3)
อเมริกาใต้
เซาเปาลู (3)
AWS GovCloud (สหรัฐอเมริกา-ตะวันตก) (3)
บาห์เรน
เขตบริหารพิเศษฮ่องกง จีน
สวีเดน
AWS GovCloud (สหรัฐอเมริกา-ตะวันออก)